Aquí puede haber dos respuestas, dependiendo del comportamiento de la red.
Si la red funciona bien con los nuevos datos - utilice los niveles antiguos, si no funciona - vuelva a entrenar con los niveles actualizados.
Así que tenemos que esperar y ver si falla o no. Si falla, nos formamos de nuevo, si no, seguimos trabajando... Cómo la perspectiva no es impresionante.......
Así que hay que esperar para ver si falla o no. Si falla, sobreentrenamos, si no, seguimos trabajando? No me impresiona la perspectiva .......
Deberías tomar esas muestras, donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma el gráfico del par, entonces por supuesto que los extremos se actualizarán muy probablemente... Y si se toma el RSI, entonces los extremos no se actualizarán...
Toma esas muestras donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma un gráfico de pares, por supuesto que los extremos son susceptibles de ser actualizados... Y si tomas el RSI, los extremos no se actualizarán...
No se trataba de los indicadores sino de racionar el precio en la zona determinada donde se seleccionan los máximos y los mínimos.
Toma esas muestras donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma un gráfico de pares, por supuesto que los extremos son susceptibles de ser actualizados... Y si se toma el RSI, entonces los extremos no se actualizarán...
klot, creo que ha posteado la normalización de un МА normal usando StdDev.
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¿Y si en el futuro se actualizan las altas y bajas?
Podría haber dos respuestas, dependiendo del comportamiento de la red.
Si la red funciona bien con los nuevos datos, utilice los niveles antiguos, si no funciona, vuelva a entrenar con los niveles actualizados.
Según mi experiencia, es mejor no utilizar datos con un rango ilimitado de valores como entradas.
Otros son posibles, esto no es un punto de referencia, el tramo más utilizado.
Personalmente, creo que el vector de entrada debe ser exprimido al máximo dentro de la visibilidad de los valores de entrada por la función...
Aquí puede haber dos respuestas, dependiendo del comportamiento de la red.
Si la red funciona bien con los nuevos datos - utilice los niveles antiguos, si no funciona - vuelva a entrenar con los niveles actualizados.
Así que tenemos que esperar y ver si falla o no. Si falla, nos formamos de nuevo, si no, seguimos trabajando... Cómo la perspectiva no es impresionante.......
Así que hay que esperar para ver si falla o no. Si falla, sobreentrenamos, si no, seguimos trabajando? No me impresiona la perspectiva .......
Deberías tomar esas muestras, donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma el gráfico del par, entonces por supuesto que los extremos se actualizarán muy probablemente... Y si se toma el RSI, entonces los extremos no se actualizarán...
Así que hay que esperar para ver si falla o no. Si falla, volvemos a formar, si no, seguimos trabajando... No me impresiona el prospecto.......
Es una posibilidad con cualquier dato.
Toma esas muestras donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma un gráfico de pares, por supuesto que los extremos son susceptibles de ser actualizados... Y si tomas el RSI, los extremos no se actualizarán...
No se trataba de los indicadores sino de racionar el precio en la zona determinada donde se seleccionan los máximos y los mínimos.
Toma esas muestras donde los altos no se actualizan... Es decir, si se toma un gráfico de pares, por supuesto que los extremos son susceptibles de ser actualizados... Y si se toma el RSI, entonces los extremos no se actualizarán...
klot, creo que ha posteado la normalización de un МА normal usando StdDev.
Hay una posibilidad con todos los datos.
Es una posibilidad, por supuesto. Pero esperar a que baje o no baje no es la cuestión.
Aquí está la función RSDNFunction en comparación
Hay una posibilidad, por supuesto. Pero esperar a que baje o no baje no es la cuestión.
En este caso, es posible hacer una formación posterior en el proceso